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龙图腾网获悉浙江吉利控股集团有限公司;吉利汽车研究院(宁波)有限公司申请的专利一种自动驾驶数据采集和闭环管理的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116601065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080107696.1，技术领域涉及：B60W40/00；该发明授权一种自动驾驶数据采集和闭环管理的方法及系统是由胡悦;邓堃;张剑锋;郑鑫宇设计研发完成，并于2020-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶数据采集和闭环管理的方法及系统在说明书摘要公布了：一种自动驾驶数据釆集和闭环管理的方法及系统。该方法包括：获取车辆驾驶数据S102；对所述车辆驾驶数据进行预处理S104；通过预训练的神经网络根据预设筛选规则对预处理后的所述车辆驾驶数据进行筛选得到增量数据S106；存储所述增量数据，或将所述增量数据发送至云端S108。该方法能够有效筛选出高价值的增量数据，从而降低了系统数据存储量和或对数据传输带宽的要求。上述系统可以后装或前装的方式安装在车辆上，不依赖具体车型，无需车辆配备成本高昂的激光雷达等真值系统，大大提高了系统使用的便捷性，有利于快速和大规模应用。

本发明授权一种自动驾驶数据采集和闭环管理的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶数据采集和闭环管理方法，应用于车辆端，包括： 获取车辆驾驶数据； 对所述车辆驾驶数据进行预处理； 通过预训练的神经网络根据预设筛选规则对预处理后的所述车辆驾驶数据进行筛选得到增量数据； 存储所述增量数据，或将所述增量数据发送至云端； 其中，在存储所述增量数据之后，还包括： 接收并部署云端下发的训练后的神经网络以更新所述预训练的神经网络，其中，所述训练后的神经网络为经过所述增量数据训练后的神经网络； 其中，所述车辆驾驶数据包括车辆感知数据，所述神经网络为深度神经网络； 其中，所述车辆感知数据包括车载视觉感知数据； 所述对所述车辆驾驶数据进行预处理包括： 对所述车载视觉感知数据进行下列至少之一的处理：变形恢复、降噪、去模糊、白平衡、强光或弱光条件下的图像补足和恢复； 其中，所述车辆感知数据还包括车辆导航数据和车辆状态数据； 所述对所述车辆驾驶数据进行预处理还包括： 对所述车载视觉感知数据、所述车辆导航数据和所述车辆状态数据进行时间同步，形成结构化的车辆感知数据，其中，每一所述结构化的车辆感知数据包括时间戳、当前时刻的感知图像、当前时刻的车辆位置以及当前时刻的车辆动力学参数； 所述预设筛选规则包括：高精地图与感知数据对比筛选规则； 其中，所述高精地图与感知数据对比筛选规则包括：运行所述预训练的神经网络对所述结构化的车辆感知数据进行识别得到识别数据；当车辆距离高精地图中已标记的目标道路基础设施的前向距离小于第一阈值时，判断当前时刻的所述识别数据中是否包括所述已标记的目标道路基础设施；若否，将以当前时刻的所述结构化的车辆感知数据为中心前后相邻的指定数量帧的结构化的车辆感知数据作为所述增量数据。

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